RLV末端能量管理段轨迹在线规划与制导

针对可重复使用飞行器(RLV)末端能量管理段利用数值优化算法在线规划轨迹的实时性无法保证,工程应用性差的问题,在末端能量管理段的航向调整段(HAC)轨迹前增加直线预测捕获段(PASL),并在该阶段提前完成末端区域能量管理(TAEM)段轨迹的在线规划,从而降低工程中对轨迹在线规划方法实时性的高要求。首先,通过求解零气动角下的质点运动方程解析解,得到直线预测捕获段结束点的飞行状态预测值作为TAEM段轨迹的初始点状态。然后,在线求解以航向调整段进入点飞行器航向角偏差最小为目标函数,以动压、过载和速度滚转角限制为约束的非线性规划问题,得到航向调整螺旋线中心的最优位置。最后,设计了以规划轨迹确定的标称气动角指令为前馈,以跟踪偏差的比例+微分律生成指令(PD)为反馈的TAEM段制导律。算例仿真校验了本文基于弹道预测的末端能量管理方法的有效性。

基于混合策略的UCAV攻击轨迹在线规划方法

针对无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)在线轨迹规划问题,提出了一种基于混合策略的方法。首先,针对动态不确定环境,设计了基于事件触发的轨迹滚动规划方案;其次,基于UCAV飞行性能约束对数字地形进行平滑处理,生成安全可飞行曲面;再次,提出了利用函数表征重规划段轨迹的方法,分析了轨迹函数特性和端点约束处理方法,进而将轨迹规划问题转化为轨迹函数寻优问题,减少了轨迹寻优参数数量;最后,引入平均速度和FUCH混沌映射对粒子群算法进行改进,并利用其对轨迹函数进行寻优。数字仿真结果表明,利用该方法完成一次轨迹在线重规划只需0.2 s,表明了该方法具有较好的实时性,能满足轨迹在线规划要求。

基于序列凸规划的运载火箭轨迹在线规划方法

针对大气层内气动力对轨迹规划求解实时性与收敛性的影响,提出一种基于模型补偿序列凸规划的大气层内火箭轨迹规划方法。该方法的核心思想是通过设计一种序列补偿的方式,将火箭动力学中非线性项(气动力加速度与重力加速度)与过程约束项(动压、过载约束等)进行凸化,从而将轨迹规划问题转化为序列凸规划问题而得到快速求解。在此基础上,本文理论分析了该序列凸规划方法的收敛性,保证该方法能够收敛到原问题的最优解。数值仿真表明,该方法能够完成大气层内的火箭上升段与垂直着陆段轨迹在线规划任务,方法的收敛速度能满足轨迹在线生成的实时性要求。

基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的自适应再入制导方法

针对高超声速飞行器非标称再入飞行任务的高精度自主制导问题,研究了一种基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的全自主自适应制导方法.该方法基于拟平衡滑翔条件与高精度的规划模型在线生成满足多路径约束的参考轨迹,在跟踪参考轨迹时引入符号函数法在线计算线性二次调节器的反馈增益矩阵,以获得高精度的自适应跟踪律.最后通过远程、近程两种工况的蒙特卡洛打靶仿真验证了该方法的精度与鲁棒性.

准平衡滑翔轨迹在线规划与跟踪制导方法研究

针对飞行器在线轨迹规划问题提出一种基于准平衡滑翔条件的轨迹在线规划方法及利用PID控制器实现的全状态跟踪制导方法。利用准平衡滑翔条件推导了高度、速度及航程等关键参数之间的解析关系,基于此条件结合飞行器当前状态与终端约束实现了物理可实现的滑翔轨迹快速规划;根据需要的速度和高度反馈量设计了PID控制器,实现纵向轨迹跟踪,通过飞行器航向误差走廊保证了飞行航向。仿真算例验证了该方法能实现轨迹在线规划,并对外部偏差具有较强的鲁棒性。

基于Jerk约束的Stewart平台在线轨迹规划

为解决高精度Stewart平台在点位控制下生成平滑轨迹和在线更新轨迹问题,提出了一种基于Jerk约束的在线轨迹规划方法。首先,提出单自由度轨迹决策算法确定各自由度时间最优轨迹曲线;同时,为获得非线性轨迹方程目标最优解,提出基于Quasi-Monte Carlo和Brent算法的数值分析方法;然后,根据多自由度时间同步轨迹规划方法确定平台运动轨迹;最后,通过仿真实验验证算法实时性与可靠性。实验表明:算法满足毫秒级实时性要求,平台能够根据外部命令实时更新轨迹参数序列,最终使平台稳定到达目标运动状态。

多轴机电设备在线轨迹规划改进方法研究

轨迹规划是机电设备精确完成任务的基础。已有算法一般将机电设备的关节约束分别转化为速度和加速度的相应边界,且参数加速度的上下界被严格限制为正和负,在实际系统中可能会引起错误。针对此问题,提出了一种改进的在线轨迹规划方法,取消参数加速度上界为正、下界为负的限制,解决了现有方法存在的不适用问题。针对潜在稳定性问题提出了一种有效的在线临界测试曲线方法。通过仿真与实验,验证了该方法的正确性及实用性。

桥式起重机精准定位在线轨迹规划方法设计及应用

针对工业桥式起重机的异步电机难以准确跟踪给定轨迹,从而导致离线轨迹规划算法定位误差很大的问题,论文提出一种基于相平面分析的在线轨迹规划算法.这种方法利用激光测距仪采集位置信息,在起重机运行过程中,根据台车与目标位置的距离来优化轨迹不同阶段的运行时间,并实时调整台车轨迹的有关参数,以实现台车精准定位的目标.实验结果表明,这种方法可以很好地兼顾负载快速消摆与台车准确定位两方面的要求,有利于提升桥式起重机的运送效率.论文将这种在线轨迹规划方法成功应用于标准32 t工业桥式起重机,并取得了良好的运行效果.

RLV末端能量管理段的在线轨迹规划算法

针对传统的可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)末端能量管理段轨迹生成算法存在的在线规划能力有限和制导精度不够的问题,提出了一种基于内核提取协议和微分平坦理论的三维在线轨迹规划算法。首先,推导给出了以高度为自变量、动压为状态变量的RLV三自由度运动方程组;然后,利用新方程组的平坦特性,选取纵程、横程和动压为相应的平坦输出,建立了不包含微分方程的最优控制问题;随后,采用分段B样条参数化平坦输出,将最优控制问题离散化得到非线性规划问题;最后,采用基于序列二次规划算法的稀疏非线性优化器进行求解。仿真结果验证了该末端能量管理段在线轨迹规划算法的有效性。

基于在线轨迹规划的混合再入制导方法(英文)

针对在线轨迹规划与跟踪,提出了一种混合再入制导方法。该方法将基于航路点的分段轨迹规划与轨迹跟踪制导有效地结合起来。首先给出再入飞行器无量纲运动方程,建立制导坐标系(GCF),并推导了新坐标系下的经纬度表达式。并将再入飞行过程中各种飞行约束条件转换为控制变量约束。为了加快轨迹优化速度,设计了初始再入飞行轨迹和相关航路点,给出了基于航路点信息的分段轨迹在线规划方法。纵向飞行轨迹跟踪采用基于线性二次型调节器(LQR)的方法,横侧向制导采用横向误差走廊的方法进行控制。仿真结果显示,该方法在线轨迹规划平均计算时间小于0.2秒,且具有较高的制导精度。

基于谐波轨迹和中枢模式发生器的工业机器人在线轨迹规划

针对工业机器人周期性点位重复作业的平滑轨迹和在线变更轨迹要求,提出了新的关节空间的在线运动轨迹规划方法.在传统谐波轨迹方法的基础上,通过引入生物体中用于产生节律活动的中枢模式发生器(CPG)模型,设计了适用于工业机器人点位往复运动的改进CPG网络.拾放任务作为点位作业的一个典型实例,被用于证实新方法的有效性.实验仿真结果表明,提出的新方法只需求解初始点与终止点的逆运动学,无需其他附加约束条件即可在笛卡尔空间产生平滑的轨迹并通过CPG参数的调整实现稳定的在线轨迹变更,有效缩短作业时间,有益于提高生产率.

不确定条件下无人机编队在线协同轨迹规划研究

针对不确定条件下无人作战飞机编队协同轨迹规划问题,提出了一种基于hp自适应伪谱法的局部在线规划方法。首先,通过对无人机编队攻击过程进行分析,建立了以单机威胁、任务执行时间、编队空间碰撞次数和指令时间误差为目标函数的协同轨迹规划数学模型。其次,为了解决在线协同轨迹规划问题,在优化时间片内根据实时环境信息和离线规划数据,给出了基于hp自适应伪谱法的局部规划方法。最后,从离线与在线2种情况分别对该方法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法能有效地进行在线协同轨迹规划,而且能提供编队轨迹规划的高精度控制变量和状态变量信息。

基于在线轨迹规划的桥式起重机定位消摆控制

针对桥式起重机运输过程中,台车牵引吊绳引起负载惯性摆动的问题,提出了基于在线轨迹规划的桥式起重机定位消摆控制方法。该方法以平滑的定位轨迹为基础,利用台车运动与负载摆动间的动态耦合关系,引入不影响定位的消摆环节,构建定位消摆轨迹,无须离线迭代优化,实现桥式起重机在线规划轨迹,兼顾台车的准确定位与负载消摆的要求。通过仿真对比分析,该方法能够有效的抑制负载摆角,实现台车的准确定位,降低参数整定频率与难度,提高响应速度。

基于粒子群优化的再入飞行器在线轨迹规划

为应对飞行器再入过程中异常事件的发生,提出一种采用粒子群优化(PSO)的在线轨迹规划方法。推导了吸热量的解析表达式,基于航程、吸热量的解析预测以及参考剖面与再入走廊边界最小距离的解析计算,将总吸热量约束、终端位置约束,以及热流率、法向气动过载、动压和平衡滑翔条件等过程约束转为对参考剖面节点坐标的限制。根据参考剖面连续性与光滑性原则,减少选用的节点坐标数,设计关于剩余坐标的性能指标函数。为提高PSO效率,对速度更新算法进行改进。仿真结果表明改进后的优化算法实时性好,在线规划的轨迹能较好地满足飞行任务要求。

再入飞行器在线轨迹规划仿真研究

飞行器在线轨迹规划能够提高飞行器的自主飞行能力和机动灵活性,规划算法的实时性是其能否应用于工程的关键。为提高算法的效率,提出了一种基于导引参数寻优的在线轨迹规划方法。首先结合带终端约束的比例导引和减速控制,选取导引系数和速度控制参数为规划设计变量,将在线轨迹规划问题转化为一个非线性规划问题。然后采用拟牛顿法对转化得到的非线性规划问题进行求解。仿真结果表明:算法的收敛速度较快,能以较高的精度满足终端位置和速度约束,能够适应气动系数偏差等随机干扰,具有较高的工程应用价值。

运载火箭返回着陆在线轨迹规划技术发展

在线轨迹规划技术作为实现可重复使用运载火箭返回着陆的关键技术,能够根据飞行状态实时计算最优飞行轨迹,从而有效应对运载火箭返回过程中内外部不确定性的影响。首先,梳理了在线轨迹规划方法的特点和研究现状。然后,阐述了美国针对在线轨迹规划技术开展的研究工作,以及其他国家航天机构针对垂直着陆制导控制技术设计的验证飞行器和验证计划。最后,结合运载火箭垂直着陆问题的特点,总结了基于数值优化的在线轨迹规划技术的研究方向。

水下机械手轨迹规划及控制仿真研究

在水下机械手精度优化控制的研究中,目前水下机械手大多采用主从伺服位置控制方式,作业精度低,难以满足高精度水下自主作业的应用要求。为了解决上述问题,以七功能水下电动机械手为研究对象,研究了一种通过力传感器感知机械手末端位置控制输出误差并在线调整的轨迹规划算法。通过对比相同控制器下的仿真,结果表明,力感知在线规划下的机械手末端位置偏差明显小于无力感知离线规划。改进方法通过在线调整规划轨迹,可以有效减小机械手末端位置偏差,将机械手内部力调整至较小范围内,有效提高了机械手和作业目标的精度。

二级摆型四旋翼无人机定位防摆控制

针对在四旋翼无人机吊挂运输过程中,由于吊钩质量影响易产生二级摆现象,提出基于在线轨迹规划的四旋翼无人机二级摆定位防摆控制方法。以一条平滑的S型轨迹为基础,利用无人机与吊钩、负载之间的动态耦合关系,在轨迹中加入不影响无人机定位的消摆环节,构造出新型定位消摆轨迹,实现四旋翼吊运系统的在线轨迹规划,兼顾吊钩、载荷消摆与四旋翼准确定位的要求。最后通过仿真分析,所提出的控制轨迹能够快速的抑制吊钩和负载摆角,实现无人机的准确定位,具有良好的控制性能。

面向复杂未知多障碍环境的多无人机分布式在线轨迹规划

考虑复杂未知多障碍环境对无人机实时轨迹规划性能的影响,提出了基于Tube-MPC和模型预测路径积分(model predictive path integral,MPPI)控制相结合的多无人机分布式实时轨迹规划框架与方法.首先,考虑无人机在多障碍环境下的避碰避障需求,构造代价函数表征轨迹规划过程中的约束条件,将多无人机的轨迹规划问题转化为随机最优控制问题.其次,借鉴Tube-MPC思想,设计并实现了多无人机分布式轨迹规划框架,通过将低频标称控制器与高频辅助控制器串联保证了系统的实时性和鲁棒性.再次,为避免传统方法在求解过程中的维数灾难,提出基于MPPI的多无人机异步轨迹规划方法,该方法通过基于GPU的并行蒙特卡洛(Monte-Carlo)随机前向采样技术,将多无人机随机最优控制问题的求解转化为给定代价函数下对采样轨迹期望的求解,进而获得最优控制序列,其显著特点是求解速度快且避免了基于梯度求解方法对约束条件和代价函数连续性及凸特性的要求.最后,通过Gazebo虚拟仿真平台,在复杂未知多障碍环境下对算法的有效性进行了验证.

运载火箭入轨段的自抗扰预测制导方法

运载火箭的入轨段运动对入轨精度的影响很大,为避免扰动干扰,提出了一种自抗扰预测制导方法。首先,基于运载火箭三自由度模型,引入平均重力场、简化终端约束的处理形成了改进的轨迹规划算法,加快了收敛速度,能够适应在线轨迹规划的需要。然后,设计了自抗扰轨迹跟踪器,与在线轨迹规划算法结合形成了自抗扰预测制导方法。数值仿真结果表明,所提自抗扰预测方法在应对推力故障及其他典型偏差干扰时均有较高的入轨精度和鲁棒性,可为运载火箭入轨段制导控制系统的适应性提供参考。